基于全极化SAR的浙江衢山岛DEM信息提取

数字高程模型(digital elevation model, DEM)是重要的地理信息,合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)是提取数字高程模型的有效手段之一。本文以浙江衢山岛部分地区为研究区,利用2013年11月27日的Radarsat-2四极化精细工作模式极化SAR数据计算了研究区方位向两相邻分辨单元之间的极化方位角偏移量,从极化方位角偏移量提取了方位向坡度信息,得到了研究区地形的高程数据,并利用实测数据对提取的DEM信息进行了精度检验。结果表明,在海岸带及近海岛礁区域,单景全极化雷达DEM测量是可行的,计算结果的平均相对误差为20%,造成误差的主要原因是海面杂波造成的起算面的改变以及植被的树枝叶层造成方位角的变化导致的高程计算偏差。     

基于机器学习和单站地面气象要素的雷电临近预警方法

为减少雷电灾害造成的人身伤亡和经济损失,提出了一种基于机器学习和单站地面气象要素的雷电临近预警方法.在重庆市选择了 8个自动气象站,使用温、压、湿、风4种单站地面气象要素与ADTD地闪定位资料,通过对特征工程、重采样、交叉验证等机器学习技术的组合应用,构建了基于ADASYN-ET模型的雷电临近预警方法,能够对气象站周边...